Responsables de la Administración estadounidense estudian imponer límites a los modelos de IA chinos de peso abierto después de que los 2,8 billones de parámetros de Kimi K3 de Moonshot superaran a los sistemas punteros de EE. UU., provocando una fuerte reacción en contra por parte de la comunidad investigadora.
Puntos clave:
- Kimi K3 batió a los modelos frontera estadounidenses en un importante test de programación, reavivando en la Casa Blanca la idea de frenar los lanzamientos chinos de peso abierto.
- El Departamento de Comercio no ha dado todavía el paso, y Moonshot planea publicar los pesos completos en cuestión de días.
- Investigadores sostienen que un veto blindaría a los laboratorios estadounidenses frente a la competencia sin aportar mejoras reales de seguridad.
El récord de Kimi K3 reabre el impulso para vetar la IA china
Moonshot lanzó Kimi K3 a mediados de julio y el modelo superó a GPT-5.6 Sol de OpenAI y a Claude Fable 5 de Anthropic en el benchmark de programación FrontierSWE, con una puntuación de 81,2. Axios informó el 20 de julio de que sectores de la administración Trump vuelven a presionar por vetos de facto a modelos de código abierto extranjeros, alegando riesgos de ciberseguridad. Fuentes cercanas al Gobierno señalan que Comercio valoró el año pasado incluir a laboratorios chinos de IA en la Entity List, lo que cortaría el acceso desde EE. UU. sin una licencia específica.
Dean W. Ball, responsable de futuros estratégicos en OpenAI, defendió que Washington debería introducir “incertidumbre regulatoria” en torno a estos nuevos modelos, ya que la disponibilidad de pesos abiertos y baratos desincentiva la inversión de capital en los laboratorios frontera. Rectificó en pocos días, tras las críticas de Yann LeCun, Martin Casado y otros investigadores, que recordaron que el software abierto acelera el progreso y puede convivir con modelos propietarios.
Un informe aparte de Politico señalaba que el Departamento de Comercio no prevé actuar a corto plazo.
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Los investigadores cuestionan el argumento de seguridad
Braden Hancock, cofundador de Snorkel AI, afirmó que los modelos abiertos de nivel frontera presionarán los márgenes y tirarán los precios a la baja en los laboratorios cerrados, motivo por el cual tantas empresas estadounidenses están adoptándolos. No espera que el uso total de IA se reduzca por ello.
Sam Bresnick, investigador del Center for Security and Emerging Technology de la Universidad de Georgetown, cuestionó por qué el poder público debería blindar a las firmas estadounidenses frente a rivales excluidos únicamente por su país de origen.
Clem Delangue, consejero delegado de Hugging Face, advirtió de que las restricciones ocultarían los riesgos en lugar de mitigarlos y concentrarían aún más el control en unas pocas empresas. Hancock añadió que los programas de posgrado en EE. UU. se apoyan cada vez más en pesos abiertos chinos, desplazando el centro de gravedad de la investigación hacia Pekín.
El control de chips, un instrumento más acotado
Cualquier restricción se topa con un problema práctico: Moonshot planea publicar los pesos completos del modelo el 27 de julio. Una vez que esos ficheros se repliquen en mirrors y sitios de descarga, cualquiera con servidores podrá ejecutar el sistema sin pasar por proveedores cloud estadounidenses ni pagar licencias en EE. UU.
Bresnick señaló que frenar la venta de procesadores H200 de Nvidia a China ralentizaría de forma más directa a Pekín que un veto al software y evitaría un choque sobre herramientas que ya utilizan muchas empresas estadounidenses. Washington lleva cuatro años endureciendo el control sobre el hardware, más que sobre los modelos, empezando por las amplias restricciones a la exportación de semiconductores de 2022.
El Departamento de Comercio también prohibió a sus propios empleados usar DeepSeek en dispositivos gubernamentales en marzo de 2025, una medida a nivel de terminal que nunca se extendió al conjunto del mercado.
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